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最先端AI技術を用いたソリューションサービスを展開する企業において
生成AI/LLMを用いてクライアントの事業課題を解決する、データサイエンティストを募集いたします!
クライアントもつ大量のデータを分析し、新規プロダクトの開発や既存プロダクトの最適化や新しいプロダクトやソリューションのご提案にも携われる環境です。
【具体的な職務内容】
・機械学習、統計的モデリングなどを用いた予測モデルやアルゴリズムの開発と実装
・生成AI活用と精度向上のための調整と改善
・BIツールを用いたデータの可視化・ダッシュボード作成
・クライアントの持つ大量データの分析
・プロダクトのモデル・アルゴリズムの開発と改良
・分析のための環境構築とデータ処理
・データ分析の結果に基づいたレポート作成・ソリューション提案
など
【開発環境】
・言語:Python,SQL
・DB:BigQuery,Redshift,Spark,Pinecone,AISearch
・LLM関連: OpenAI,Anthropic,AWSBedrock,Dify,LangChain
・インフラ: AWS,GCP,Azure
・ソースコード管理:GitHub
・情報共有ツール:Slack,Notion
・Python,SQLの開発経験3年以上
・データ分析、機械学習、統計的モデリングの実務経験
・データサイエンティストとしてのご経験
最先端AI技術を用いたソリューションサービスを展開する企業において
生成AI/LLMを用いてクライアントの事業課題を解決するべく、新規プロダクト・既存プロダクトの開発・改善業務に携わっていただく
プロンプトエンジニアを募集いたします!
【具体的な職務内容】
・クライアントニーズに合わせた効果的なプロンプトの開発・最適化
・大規模言語モデルの技術調査やAIチャットの開発、性能向上
・PoCの計画・実行・評価
・LLMモデルの運用に関わる問題の特定と解決策の提案・最適化
・クライアントから受領したデータのクレンジング(前処理・加工)
など
【開発環境】
・言語:Python
・DB:PostgreSQL,Redisなど
・LLM関連: OpenAI,Anthropic,AWSBedrock,Dify,LangChain
・インフラ:AWS ,GCP,Docker,Kubernetes
・ソースコード管理:Git,GitHub,GitLab
・情報共有ツール:Slack,Notion
・業界経験3年以上
・Python, SQLを用いた開発経験2年以上
・生成AIワークフローツール(Dify,PromptFlow,LangChain等)を用いた開発経験
・grafanaの導入、グラフの描画、web画面への組み込み運用まで
→内容によっては別データツールでも検討可
・Grafanaを利用した経験(半年以上)
・システムの開発経験(1年以上)
社内のIT化を進めるためデータの利活用支援を実施いただきます。
3〜5名ほどのチームでデータ整理や利活用について対応いただきます。
・データ領域でのコンサルティング業務経験
・データ利活用業務の経験
・顧客とのデータの利活用についての折衝経験
某大手情報通信業会社がtoC向けに展開する家計簿アプリの
データ管理・バックエンド開発をご担当いただきます。
【環境】
言語:Python(Django/Flask/FastAPI/Dash等)・SQL・Javascript(React)
ツールや環境:Github・GoogleCloud(BigQuery/Cloud Storage/Looker Studio)・AWS
・SQLのテーブル作成の経験
・データサイエンスに用いるDWHやBIツールにおいての 操作・抽出・可視化経験
L Bigqueryなど
・PythonおよびJavascriptの開発経験
P.A.I.の研究から生まれた高度なAI要素技術群を活用し、現在6000社以上の企業に導入が進んでいる会議自動文字起こしツールを中心に、
24時間365日無人対応が可能なサービス、チャットオペレーターAIサポートシステム、オンライン会議での多言語コミュニケーションを可能にするサービスなど
あらゆるビジネスに活用可能なAIソリューションを展開し、ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しております。
自社LLM開発およびNLP領域におけるリードエンジニアとして、自社大規模言語モデルの開発推進および、
より効率的な活用の実現に向けて、プロンプトの設定・最適化の推進、研究開発、チームマネジメント等を通じて、事業を推進してくださる方を募集します。
R&D部門におけるLLM/NLP領域に関するリードエンジニアとして、CTO・プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
自社LLM(大規模言語モデル)や自然言語処理に関する研究開発における以下の業務をお任せします。
【具体的な業務内容】
・自社大規模言語モデルの研究開発業務全般
・自社大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング
・大規模言語モデルに関連する基礎/応用研究開発およびソフトウェア開発
・PoC および PoC によってフィージビリティーの確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発
・開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント
・プロダクト開発チーム及びビジネス部門、クライアントとの各種調整・コミュニケーション 等
【開発環境】
R&D部門(今回Joinしていただく部署)
・開発言語:Python
・フレームワーク:PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
・データベース:Cloud Firestore
・インフラ:AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
・ソースコード管理:Bitbucket
・開発管理:Notion, JIRA
・コミュニケーションツール:Zoom, Slack, Google Workspace
・大規模言語モデル/自然言語処理に関するアカデミックなバックグラウンド、または実務経験
・自然言語処理/言語モデル/音声認識/音声処理に関する研究開発やプロダクト開発の経験
・Python/SQL/機械学習を利用した開発経験
・読み書きレベルの英語
・クラウド利用経験
日本トップクラスのゲーム企業においてリサーチエンジニアとして担当する分野ごとに、リサーチャーが生み出す最新技術を、十分な頑健性と再利用性を以って実装する能力を有し、
リサーチャーと協力しながら研究プロジェクトを実用化し、先端技術を当社製品へ導入していく職責を担います。具体的には下記3点をお願いします。
・AI分野担当リサーチ・エンジニアは、機械学習や深層学習技術を活用した十分な実装能力を有することが期待されています。AI分野担当リサーチ・エンジニアの業務には、当社および関連企業における開発現場と大量のデータの分析、学習データ収集と学習パイプラインの構築、大規模な学習の実施、および、実験結果報告書の作成が含まれます。
・クラウド分野担当リサーチ・エンジニアは、AWS、GCP、 Azure等のクラウド環境、仮想化技術、低レイヤ処理を活用した十分な実装能力を有することが期待されています。クラウド分野担当リサーチ・エンジニアの業務には、当社および関連企業における開発現場の分析、オンプレミス計算機環境とクラウド環境を活用した仮想化ミドルウェアの実装、ゲーム開発のワークフローを考慮した仮想化技術の適用プランの作成と遂行、大規模な仮想化実験の実施、および、実験結果報告書の作成が含まれます。
・エッジ分野担当リサーチ・エンジニアは、スマートフォンやゲームコンソールを対象とした新たなシステムを構築するために十分な実装能力を有することが期待されています。
・コンピューターサイエンス系・理学系・工学系のカリキュラムを有する領域の学士号を有する方
・C/C++/Java/C#/JavaScriptでのプログラム開発経験(独学や研究室内での経験も可)
・コンピューターサイエンス分野全般を幅広く学習し、業務に積極的に応用する姿勢
・Computer Based TOEFL 213 点以上(Paper Based TOEFL で受験した場合は550点以上、Internet Based TOEFL で受験した場合は79-80点以上)、または、TOEIC 730点以上、または、IELTSのバンドスコア6以上の英語能力を有する方、または、英語圏の大学を卒業し学士以上の学位
日々様々なことにチャレンジする環境に対応すべく、経営企画部にてデータ作成、分析に関する業務をお任せいたします。
業務内容
・データを集めるための入力環境の要件設定と入力環境の作成及びメンテ
・集めたデータをもってデータセットの作成や管理
・データセットからのデータ抽出と分析
・分析内容のレポーティング
・Microsoft OfficeやGoogle Workspaceの業務上使用経験
・データベースとスプレッドシート連携による数値管理及び分析経験のある方
・コミュニケーション能力
新プロダクトのデータサイエンティストとして、事業立ち上げに必要な各種データからわかるインサイトの抽出のために必要な分析や基盤づくりを担っていただきます。
0→1のフェーズの構想段階から事業に携わることが可能です。
少数精鋭のため幅広い業務を担当していただきます。
事業開発メンバーとデータサイエンティストが密に議論しながら
新サービスの設計を進めている状況なので、事業に近い部分でデータサイエンスのスキルを活かすことが可能です。
【 具体的な業務 】
新サービス設計において、以下のような業務に従事していただきます。
・データ分析のためのETL
・顧客理解のためのEDA
・事業利益分析
・データの可視化
・サービスに影響する因子を推定可能な指標の生成
・データに基づく需要予測の課題特定
・予測精度改善につながる特徴量抽出
【 利用技術 】
・Python
・Jupyter notebook
・Redash
・dDatabricks
・データサイエンスライブラリ(Pandas/NumPy等)
※下記のような統計、データサイエンス、機械学習の基本的知識な理解があると望ましいです。
・統計的検定
・ベイズ推定
・時系列予測
・ARIMA
・状態空間モデル
・Prophet
・LightGBMのような教師あり学習モデル
・K-Means, OPTICSのようなクラスタリングモデル
・データサイエンティストとしてのご経験2年以上
・SQLを用いたデータ抽出の経験
・Python/Jupyterによるデータ処理の経験
大規模口コミサービを展開している企業にて、データサイエンスチームに所属いただき、
Tableauを用いたデータの可視化やサービスの改善に向けた分析支援などを行なっていただきます。
・SQLとTableauを用いた集計可視化、ダッシュボード作成ができる。
・要件に基づいて適切なアウトプット(報告書やダッシュボード、クエリなど)を作成することができる。
・業務報告や相談を必要に応じて滞りなく実施できる。
データ「分析」するのではなく、データ分析できる「アルゴリズム開発」ができるデータサイエンティストを探しております。
【案件概要】
約9,200万人の会員数を位置情報と属性データ(性、年代に関する会員情報)と、
国勢調査等の統計データをかけ合わせて、
店舗・施設の運営にご活用いただけるマーケティングデータとして、アウトプットできます。
このSaaSサービスにより、
店舗・施設の来訪頻度、来訪者の区分、他施設との回遊を分析できるほか、商圏や周辺交通量を把握できるようになります。
【開発環境】
・言語: Python, JavaScript, SQL
・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般
・売上予測の機械学習アルゴリズム開発経験がある(Must)
・サービス開発企業での機械学習エンジニアとしての3年以上の経験
・GISベンダー、データコンサルティング企業、流通小売企業等での、出店判断のための予測モデル構築経験
・データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データエンジニアとしての実務経験
・Python、SQLの活用経験
・機械学習、統計解析、データマイニングなどの知識と活用経験
【業務内容】
データマネジメント部署にてデータマートの開発業務を担当いただきます。
データ分析/活用プロジェクトへ参画いただき、データエンジニアとしてデータマート開発実装をメインにご担当いただきつつ、データ要件の定義や必要に応じて各種調査も一部ご担当いただきます。
詳細は、面談時にお話しいたします。
・SQL を用いた分析用データマートの設計・開発・運用経験 3年以上
・周囲と適切にコミュニケーションをとりながら抽象的な課題を整理して解決に導く能力・スタンス
・Web システムに関する基本的な理解と業務開発経験
・Tableau Desktopを活用したデータ可視化・分析
・Tableau Prepを用いたデータクレンジング・前処理
・分析結果のレポート作成およびクライアントへの説明・報告
・データ分析業務の効率化および最適化支援
・クライアントとの要件ヒアリングおよびコミュニケーション対応
・Tableau Desktopの使用経験2年以上
・Tableau Prepを用いたデータクレンジング経験
・データ可視化および分析業務の実務経験
・クライアントとの折衝やレポート作成の経験
世界最大のグローバル・プラットフォームを創り、経済格差という社会問題を本気で解決するWEB3カンパニーで
データアナリストの募集をしております。
・英語圏におけるアプリマーケティング
・広告効果についてのデータ分析
具体的には下記業務をしていただく予定でございます。
・仮説を実証するためのデータ分析
企業の課題を仮説にして、様々なデータから客観的な裏付けを行います。裏付けがとれたら具体的な解決案までまとめ、経営陣へと提出します。
・広告のアクセス解析
広告アクセスの傾向からコンテンツやサービスの反響を可視化し、要因分析や予測、品質向上の方向性を示します。
・3年以上のデータアナリストとしての実務経験がある方
大手就活支援サービスの開発運用にて、データサイエンティストを募集しております。
機材貸与(macPC)のため初日のみ出社をお願いしておりますが、
ご自身のPCにて業務が可能な方に関しましては初日からリモートも可能です。
4月から稼働可能な方をお探ししております。
・機械学習モデルを用いたモデル開発、及びMLOpsの経験
・勾配ブースティングモデル(LightGBM, XGBoostなど)の深い理解
・Pythonを用いた開発経験 5年以上
・LLM(生成系AI)を用いたモデル開発経験
・AWSをはじめとしたパブリッククラウドサービスでの開発経験
大手運送会社様の新規事業であるECサイトにて、データ分析及び示唆出しをお任せいたします。
ECサイトの顧客・仕入れ・データとデータベースの販売実績などを比較し、
売上向上やプライシングの切り口についてアイディア、示唆出しまでを実施いたします。
・データサイエンティストの経験
・GA4やGTMでの分析の経験
・ECサイトにおけるデータ分析業務の経験
金融機関向けにプラットフォームサービスを展開されている企業様にて、
データサイエンティストとして参画をしていただきます。
レコメンド機能の開発や機械学習を用いたベクトル検索機能の開発を行っていただきます。
【勤務形態】
・参画して初めの2週間は週3~4日で出社して頂きます。
※PCの受け渡しやオンボーディングの為
・3週目以降は週1日出社して頂きます。
【環境】
・使用言語:Python
・DB:PostgreSQL
・インフラ:AWS(Glue、S3、Athena等)
・その他ツール:Tableau Server、JupyterLab、Github、JIRA、Slack
・データサイエンティストとしてのご経験が3年以上
・レコメンド機能を開発されたご経験
・ベクトル検索の知見
科学・介護医療総合商社にてECサイトのデータをMicroStraregyを用いて可用性を高めて頂く業務です。
EC運営部署、総務、営業と直接現場の声を聞きながら、データの可視化を要件定義から開発までお願いします。
社内にMicroStrategyに精通した人材が不足している為、教育担当も兼ねてご担当頂きます。
・MicroStrategyを用いたデータ活用の実務経験
・DBに関する知識(MySQL・Oracleなど)
・要件定義からの開発経験
≪具体的な業務内容は下記になります≫
システムが吐き出すCSVのデータをチェックし
データ補填、変換するツールの作成基本設計/チェック機能の実装/データ補填機能の実装を行っていただきます
詳細は面談時にお伝えいたします。
・Python/Pandas データ分析の経験
・データ分析の実務経験
検索・レコメンドプロダクトの内容をご理解いただき,
現在不足しているデータや集計項目を主体的に見つけていただき,主体的に改善業務に取り組んでいただきます。
データ整備やデータマート作成などは他チームが専門で行っている関係上、
このあたりの業務については依頼するだけになるケースが多くなる想定です。
工程は上流工程が主にになる想定です。
施策のための準備や,施策実施後のデータ集計なので一般的な工程では要件定義や保守運用あたりの工程になるかと思います。
・BigQuery を使ったデータ集計
・データ整備やデータマート設計
自社で開発をしている企業向けデータベースメディアを持つ企業での募集です。
プロダクトの拡大に伴い、開発プロセスの持続的な改善、組織的な開発力の向上を目指し、データサイエンティストを募集します。
技術選定、アーキテクチャ設計、開発プロセスの改善、開発組織の強化などをご担当いただき、
CTO/VPoE/テックリードなどの上流ポジションへのチャレンジも歓迎です。
【具体的な業務】
・エンドのビジネス課題を分析可能な課題へ分解し、適切な分析アプローチ・モデリング手法を設計・PJの推進を実施する
ッグデータを利用した仮説検証・意思決定の支援
・ビッグデータを活用したモデル構築、及び、サービスのコア機能の開発
・継続的なモデルの品質評価と改善
・Databricksを用いたデータクレンジング処理の設計/実装
・グラウンドトルゥースデータ作成プロセスの効率化と改善
【開発環境】
利用ツール:Google Workspace、Notion、Slack、Asana
利用言語:Python、Scala、SQL
利用技術:React、FastAPI、Scrapy、Databricks(Apache Spark)、Terraform
利用データベース:Aurora(PostgreSQL)、Cloud Spanner、BigQuery、Lakehouse
【開発の進め方 】
AsanaとNotion を利用したアジャイル開発 (週1回30分の定例MTG )
週1回のメンターとの1on1による技術相談
データベース技術勉強会(週1回60分 )
・1年以上の研究またはビジネスにおけるデータ分析による課題解決経験
・統計、機械学習の基礎知識
・アジャイル・スクラムでの開発経験
※ 下記のうち、1つは必須
①学会や学術誌などの投稿、発表経験
②データに関する技術書籍の執筆経験
③データコンペティションの入賞経験
④3組織以上へのデータ分析コンサルティング経験
⑤ETL処理パイプラインの実装/設計経験
⑥AWS/GCPなどのインフラ設計/構築経験
ネット予約人数の予測モデルの改善を行っていただきます。
・現在ネット予約における売上の月次着地見込みを過去の実績に基づいたルールベースのロジックを用いて行っている。
・予測精度を向上させるために、機械学習モデルの活用を検討し現在精度検証を行なっているが、その作成している機械学習モデルの改善に取り組んでもらいたい。
※ 現在利用しているモデルはLightGBMで、前年度や前月実績などを用いて日次でネット予約人数を予測している。
・業務で機械学習モデルを用いた需要予測に取り組んだ経験がある
・時系列データ解析や予測モデルを構築に関して、専門的な知識を保有している
・Python、SQLなどを用いてデータ分析およびモデル構築、結果の可視化、精度検証を実施できる
・ビジネス部門とコミュニケーションを行い、プロジェクトを主体的に進めることができる
【概要・業務内容】は下記になります。
①既存プロジェクトの整理
②デモ機作成
※詳細は面談時にお話しできればと存じます。
・Pythonの開発経験
・数学的コーディングの実装力に自信のある方(最重要)
・AIの特に数式実装に得意なメンバー
・数式からコーディングをできるメンバー
・クラス設計などコーディングをまとめる業務が得意な方
・顧客折衝の経験ある方
・製薬系の複数事業のデータオペレーション業務や、プロジェクトの進行アシスタント業務を行って頂きます。
・アンケート作成
・データ集計
・レポート作成
・SQLを用いたデータ抽出
・サポート業務(関係者の日程調整) etc.
・BIツールを用いたレポート作成経験
※ご提案時に使用ツールと年数をご教示お願いいたします。
・Excelマクロのご経験
・SQLを用いたデータ抽出の実務経験
スマホゲームをドメインとした事業会社にて、「IP(知的財産)単位でのロイヤリティ向上」を追求するため、プロダクト横断または単体でのデータ分析業務を行っていただきます。
【想定業務】
アドホック分析
・分析要件定義
・分析設計
・分析
└ GCPリソース(ローカルでも可)を利用しての分析
└ SQLでの探索的データ解析
・ステークホルダー向けの分析レポーティング
分析ダッシュボード&データマート開発
サイト分析
・データサイエンティストないしデータアナリストの経験5年以上
・上記【想定業務】のご経験が必須
・SQLでの探索的データ解析
・マーケ系の分析
・不明確なデータ構造を扱う場合も、キーや項目値からあたりをつけ、(制約はつくものの)既存データから整合性を担保する形でアウトプットできるスキル
大規模口コミサービを展開している企業にて、データサイエンスチームに所属いただき、
プロジェクトマネジメント、Tableauを用いたデータの可視化やサービスの改善に向けた分析支援などを行なっていただきます。
・SQLを用いたデータ抽出、Tableauを用いたダッシュボード作成、Pythonを用いた分析経験がある
・データ分析プロジェクトを推進できる
・プロジェクトマネジメントが可能
・統計や機械学習にも造詣があり、アナリストより高度な分析ができる
・データ利活用や分析において、事業や施策の目的・内容を熟知したうえで提案型で業務をおこなる
音声認識後のテキスト、または音声データに基づき、発話ごとに会話のドメインや意図を分類しラベルを付与するモデルを構築します。
(初期スコープでは金融の日本語コールセンターデータを対象とする予定)
後続フェーズにおいてはより言語理解寄り、BIOラベルの付与などに進んでいく可能性が高いです。
音声認識部分は既存モデルが存在するため、(ノイズを含んだ)純粋なNLPプロジェクトとして進めることも可能ですが、
E2Eで構築した方が精度が高い場合は音声認識~言語理解まで含めたモデル構成とすることも可能です。
完成したモデルをプロダクション化する場面では別のMLエンジニアが入りますので、前処理 /モデル構築/評価部分のみをご担当いただく想定です。
・深層学習ベースの音声認識/NLPプロジェクトにおける開発経験
・BERTやWav2vecなどの自己教師あり学習+Fine-tuningからなるモデルアーキテクチャへの理解
・HuggingfaceやPytorchを利用した学習パイプラインの構築やモデルのチューニング経験
Webサイトについてのデータマート設計・開発・保守や
データ分析支援(Tableauを利用したデータ可視化)を行っていただきます。
・分析系SQLの作成経験(長いSQL(数千行程度)、window関数を扱ったご経験)
・基本設計工程以降の開発経験(言語問わず)